최근 인공지능 발전 방향은 무엇인가?
2023년은 인공지능 기술이 폭발적으로 성장하는 해입니다. 다양한 분야에 도입되고 있으며, 통합 방식과 발전 방향이 각기 다른 추세를 보이고 있습니다. 이러한 급격한 변화는 인류 사회의 미래를 완전히 바꿔 놓을 수도 있습니다. 다음으로 현재 인공지능이 발전하고 있는 분야를 살펴보겠습니다
스마트 비서
스마트 비서는 이제 스마트 홈부터 다양한 웹사이트와 앱에 내장된 스마트 고객 서비스까지 우리 생활 곳곳으로 쉽게 확산되고 있습니다. 그 등장으로 수동 고객 서비스의 시간과 공간의 한계를 깨고 언제 어디서나 서비스 지원을 제공할 수 있습니다. 지능형 비서의 기능은 초기 문의 기능부터 요구 사항에 따른 그림 및 텍스트 생성까지 매우 풍부합니다. 기능도 사람들의 요구에 맞춰 증가하고 있습니다.
자동차 로봇은 자동차와 관련된 다양한 작업을 자동으로 수행할 수 있는 로봇입니다. 생산 라인의 조립 작업이나 자동차 운전, 유지 보수 작업에 사용할 수 있습니다. 자동차 로봇은 첨단 센서 기술과 인공지능 알고리즘을 이용해 주변 환경을 정확하게 인지하고 적절한 판단을 내린다. 자율적으로 교통 법규를 준수하고, 도로 표지판과 교통 신호를 인식하여 차량을 안전하게 운행할 수 있습니다. 자동차 로봇의 등장은 생산 효율성과 작업 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 인적 오류와 사고 발생도 줄여준다. 지속적인 기술 발전과 함께 자동차 산업에서 자동차 로봇의 역할은 점점 더 중요해지고, 지능형 운전 및 자동화 기술 개발을 촉진할 것입니다.
자동차 로봇은 자동차와 관련된 다양한 작업을 자동으로 수행할 수 있는 로봇입니다. 생산 라인의 조립 작업이나 자동차 운전, 유지 보수 작업에 사용할 수 있습니다. 자동차 로봇은 첨단 센서 기술과 인공지능 알고리즘을 이용해 주변 환경을 정확하게 인지하고 적절한 판단을 내린다. 자율적으로 교통 법규를 준수하고, 도로 표지판과 교통 신호를 인식하여 차량을 안전하게 운행할 수 있습니다. 자동차 로봇의 등장은 생산 효율성과 작업 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 인적 오류와 사고 발생도 줄여준다. 기술이 지속적으로 발전함에 따라 자동차 로봇은 자동차 산업에서 점점 더 중요한 역할을 담당하게 될 것입니다. 지능형 운전 및 자동화 기술 개발을 촉진하려는 개념이 점점 더 대중화되고 있습니다. 현재 상황에서는 더 빠른 응답 속도를 달성하기 위한 많은 제약이 있습니다. 인공지능이 추가되면서 현지화로 인한 의사결정 속도의 증가는 정보 의사결정의 적시성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 자동차 로봇은 자동차와 관련된 다양한 작업을 자동으로 수행할 수 있는 로봇이다. 생산 라인의 조립 작업이나 자동차 운전, 유지 보수 작업에 사용할 수 있습니다. 자동차 로봇은 첨단 센서 기술과 인공지능 알고리즘을 이용해 주변 환경을 정확하게 인지하고 적절한 판단을 내린다. 자율적으로 교통 법규를 준수하고, 도로 표지판과 교통 신호를 인식하여 차량을 안전하게 운행할 수 있습니다. 자동차 로봇의 등장은 생산 효율성과 작업 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 인적 오류와 사고 발생도 줄여준다. 기술이 지속적으로 발전함에 따라 자동차 로봇은 자동차 산업에서 점점 더 중요한 역할을 담당하게 되며, 지능형 운전 및 자동화 기술의 지속적인 개발을 촉진하여 로봇 택시와 같은 제품도 점차 역사의 무대에 들어갈 수 있습니다.
Software Design
인공 지능은 소프트웨어 개발 산업에 자동화된 혁명을 가져올 것입니다. 인간 개발에 비해 인공지능이 소프트웨어 개발에 참여하는 비용은 낮고, 기본 오류율도 낮다. 모델이 지속적으로 개선됨에 따라 기본 코드 작성은 점차 인공 지능으로 넘어가고, 인간은 전반적인 계획을 파악하기 위한 의사 결정자 역할을 더 많이 하게 될 것입니다
공급망 최적화는 중요한 분야입니다. 여기에는 공급망 전체의 프로세스와 효율성을 개선하고 최적화하는 것이 포함됩니다. 공급망 최적화는 고급 기술과 전략을 채택함으로써 기업이 비용을 절감하고 효율성을 향상하며 더 나은 제품과 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여기에는 공급업체 선정, 물류 관리, 재고 관리, 주문 처리 등이 포함됩니다. 공급망 최적화는 비즈니스 성공과 경쟁력에 매우 중요하므로 점점 더 많은 기업이 그 가치를 깨닫고 이를 전략 계획에 통합하기 시작하고 있습니다. 지속적인 개선과 혁신을 통해 공급망 최적화는 기업에 막대한 비즈니스 가치를 제공하고 시장에서 성공하는 데 도움이 될 수 있습니다
공급망 분야에서 인공 지능과 사물 인터넷의 결합은 센서가 수집한 데이터를 최대한 활용하여 최대한의 이익을 얻을 수 있습니다. 이러한 효율성 향상은 데이터 분석에만 국한되지 않고 보관 부담을 줄이고 재고 문제를 해결하는 데도 도움이 될 수 있습니다
인공지능은 계속해서 다른 분야와 통합되면서 점차 고유한 능력을 발휘하며 인류 사회에 광범위한 영향을 미치고 있습니다. . 영향. 우리는 더 많은 측면에서 변화를 경험하게 될 것입니다
위 내용은 최근 인공지능 발전 방향은 무엇인가?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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'지금까지 만들어지지 않은 가장 중요한 기계', 앨런 튜링과 튜링 기계
Jun 25, 2023 pm 07:42 PM
컴퓨팅은 우리 대부분이 직관적으로 이해하는 친숙한 개념입니다. 함수 f(x)=x+3을 예로 들어 보겠습니다. x가 3일 때 f(3)=3+3입니다. 대답은 6입니다. 매우 간단합니다. 분명히 이 함수는 계산 가능합니다. 그러나 일부 기능은 그렇게 간단하지 않으며 계산 가능 여부를 결정하는 것이 쉽지 않습니다. 즉, 최종 답변으로 이어지지 않을 수도 있습니다. 1928년 독일 수학자 David Hilbert와 Wilhelm Ackermann은 Entscheidungsproblem(즉, "결정 문제")이라는 문제를 제안했습니다. 시간이 지남에 따라 그들이 묻는 질문은 가능한 것으로 이어질 것입니다.
데이터에 라벨을 붙일 필요가 없습니다. '3D 이해'가 다중 모달 사전 학습 시대로 들어갑니다! ULIP 시리즈는 완전 오픈 소스이며 SOTA를 새로 고칩니다.
Jun 20, 2023 pm 05:33 PM
다중 모드 사전 학습 방법은 또한 3D 모양, 2D 그림 및 해당 언어 설명을 정렬하여 3D 표현 학습의 개발을 주도합니다. 그러나 다중 모드 사전 학습 프레임워크의 기존 데이터 수집 방법에는 확장성이 부족하여 다중 모드 학습의 잠재력이 크게 제한됩니다. 주요 병목 현상은 언어 양식의 확장성과 포괄성에 있습니다. 최근 SalesforceAI는 스탠포드 대학 및 오스틴에 있는 텍사스 대학과 협력하여 3D 이해의 새로운 장을 선도하는 ULIP(CVPR2023) 및 ULIP-2 프로젝트를 출시했습니다. 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2212.05171.pdf 논문 링크: https://arxiv.o
ChatGPT의 인기가 가져온 AI 네트워크 보안에 대한 생각
Apr 14, 2023 pm 05:37 PM
1. 인공지능 개발 트랙 1956년 다머스 대학 여름 학술세미나에서 존 맥카시(John McCarthy)가 인공지능(Aritificial Intelligene) 개념을 처음 제안하기 이전에는 인간은 힘들고 반복적인 노동으로 인간을 대체하는 길을 걷고 있었습니다. 1882년 2월, 니콜라 테슬라는 5년 동안 자신을 괴롭혔던 교류 발전기 아이디어를 완성하고 “이제부터 인간은 더 이상 무거운 육체 노동의 노예가 되지 않을 것이다. 내 기계가 그들을 해방시켜 줄 것이다. 전 세계적으로 이런 일이 벌어지고 있어요.” 1936년, 앨런 튜링은 수학에서 결정 불가능한 명제의 존재를 증명하기 위해 "튜링 기계"라는 아이디어를 제안했고, 1948년에는 "INTELLIGENT MACHINERY"라는 논문을 발표했습니다.
AI는 왜 항상 구현하기 어려운가?
Apr 11, 2023 pm 06:16 PM
AI는 왜 항상 구현하기 어려운가? 인공지능이 왜 자주 비판을 받는가? 어떤 사람들은 이것이 SF 영화, 공상 과학 소설, 비디오 게임, 뉴스 미디어 등에 의해 발생한다고 말합니다. 이러한 견해에는 어느 정도 합리적인 요소가 있지만 모든 사람이 무시하는 더 중요한 사실, 즉 무엇을 해야 하는지가 있습니다. "인간-기계 환경"이 되어야 한다. 시스템 융합 지능"은 "인공 지능(또는 심지어 일부 알고리즘)"으로 오해되는 경우가 많다. 생명과 기계 모두 인지의 전달자로 사용될 수 있지만 인지의 본질은 다릅니다. 하나는 삶에 대한 인식이고, 다른 하나는 특정 사물에 대한 특정인의 인식인 기계에 대한 인식이다. 인간-기계 지능은 방향과 위험에 중점을 두는 반면, 인체공학은 프로세스와 효율성에 중점을 둡니다. 컴퓨팅 - 컴퓨팅 메커니즘의 구축은 인간-기계 하이브리드 지능의 획기적인 발전의 열쇠입니다. 무리 지능
딥러닝과 Golang의 완벽한 조합
Sep 09, 2023 pm 08:00 PM
딥러닝과 Golang의 완벽한 결합 머신러닝 방법으로서 딥러닝은 최근 몇 년간 큰 발전을 이루었으며 여러 분야에서 강력한 역량을 보여주었습니다. 강력한 프로그래밍 언어인 Golang(Go 언어)은 효율적인 성능과 간결한 구문으로 인해 개발 분야에서도 매우 인기가 높습니다. 이 기사에서는 딥 러닝과 Golang의 완벽한 조합에 대해 논의하고 코드 예제를 통해 그 장점을 보여줍니다. 먼저 Gola의 딥러닝을 살펴보겠습니다.
Python 및 NLTK를 사용한 자연어 처리
Aug 20, 2023 pm 12:57 PM
"자연어 처리"(NLP)로 알려진 인공 지능 분야는 컴퓨터가 인간 언어와 상호 작용하는 방식에 중점을 둡니다. 여기에는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하고 생성할 수 있도록 하는 알고리즘과 모델을 만드는 것이 포함됩니다. NLTK(Natural Language Toolkit) 라이브러리와 범용 프로그래밍 언어인 Python은 NLP 작업을 위한 강력한 도구와 리소스를 제공합니다. 이 기사에서는 Python과 NLTK를 사용하여 NLP의 기본 사항과 이를 다양한 NLP 애플리케이션에서 사용할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다. 자연어 처리 이해 자연어 처리는 질문 응답, 기계 번역, 감정 분석, 명명된 엔터티 인식 및 텍스트 분류를 포함하여 광범위하고 다양한 작업을 다룹니다. 이해와 언어 생산은 이러한 작업을 나눌 수 있는 두 가지 광범위한 범주입니다. 포괄적인 언어
게놈 형태 예측 모델 및 고처리량 컴퓨터 유전자 스크리닝 방법 탐색 및 응용
May 08, 2023 pm 02:16 PM
그림 0 다양한 유형의 세포에서 게놈 형태의 차이는 유전자 발현의 특이성을 결정하며, 이는 차례로 다양한 세포 유형의 기능적 차이를 결정합니다. 오랫동안 in situ 하이브리드화부터 Hi-C 및 micro-C 기술과 같은 고처리량 검출에 이르기까지 게놈 형태 검출을 위한 실험 방법은 일반적으로 시간이 많이 걸리고 노동 집약적이며 비용이 많이 들고 강력한 기술적 한계가 있습니다. 이러한 방법은 게놈 형태 연구 분야, 특히 희귀 세포 유형 연구 및 대규모 게놈 형태 조절의 인과 관계를 검증할 필요성에서 이러한 실험 기술의 광범위한 적용을 크게 제한합니다. 이러한 방법의 한계로 인해 오랫동안 3차원 게놈 구조 조절 분야의 새로운 발견이 제한되었습니다. 그림 1 2023년 1월 9일, 뉴욕대학교 의과대학(NYUGrossmanScho)
대화 시스템의 자연어 이해 문제
Oct 08, 2023 pm 02:30 PM
대화 시스템의 자연어 이해 문제에는 특정 코드 예제가 필요합니다. 인공 지능 기술의 지속적인 발전으로 인해 대화 시스템은 사람들의 일상 생활에서 점점 더 중요한 부분이 되었습니다. 그러나 효율적이고 정확한 대화 시스템을 구축하는 것은 쉽지 않습니다. 핵심 문제 중 하나는 자연어 이해를 어떻게 달성하느냐 하는 것입니다. NLU(Natural Language Understanding)는 인간의 언어를 컴퓨터로 분석하고 이해하는 과정을 말합니다. 대화 시스템에서 NLU
